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1、 1/29 2023 年年 2 月月 10 日日 行业行业|深度深度|研究报告研究报告 行业研究报告 慧博智能投研 机器视觉机器视觉行业深度：行业深度：驱动因素、国产化进程、驱动因素、国产化进程、产业链及相关公司深度梳理产业链及相关公司深度梳理 机器视觉指一种应用于工业和非工业领域的硬件和软件组合，它基于捕获并处理的图像为设备执行其功能提供操作指导。当前机器视觉各环节均有海外龙头，国外品牌仍占据高端市场主流。随着机器视觉国产厂商技术的提升以及产品布局日益完善，客户对国产认可度不断增强，国产替代之势迅猛。结合产业链下游应用行业的驱动，国产代表性厂商有望实现对外资品牌的弯道超车。下面我们将从机器视

2、觉行业的概念概念切入，主要了解机器视觉的相对优势相对优势、发展趋势发展趋势以及驱动因素驱动因素等内容，并针对机器视觉行业的产业链及相关公司机器视觉行业的产业链及相关公司进行详细梳理，了解国产化进程国产化进程，以帮助大家加深对机器视觉的认知，预判未来发展走向。目录目录 一、行业概述.1 二、行业现状.5 三、驱动因素.8 四、产业链分析.12 五、国产化进程.22 六、国内相关公司.25 七、未来展望.28 八、参考研报.29 一、一、行业概述行业概述 1、概念概念 机器视觉发展的初衷是用来代替人眼所处理的重复单一的劳动。机器视觉发展的初衷是用来代替人眼所处理的重复单一的劳动。机器视觉本质上是为

3、机器植入“眼睛”和“大脑”。其中“眼睛”指图像采集硬件（相机、镜头、光源等），“大脑”指图像处理算法和软件。机器视觉系统通过图像采集硬件将环境中的光信号转化成图像信号，然后图像处理软件对图像信号进行特征提取，给出判断结果，进而给机械手等自动化系统输出动作指令。一个典型的机器视觉系统包括光源及光源控制器、镜头、相机、视觉控制系统等部件，其中光源及光源控制器、镜头、相机等硬件部分负责成像，视觉控制系统负责对成像结果进行处理分析和输出。2/29 2023 年年 2 月月 10 日日 行业行业|深度深度|研究报告研究报告 2、应用场景应用场景 机器视觉包括识别、测量、定位和检测等四大应用场景，实现难度

4、依次递增。识别识别：甄别目标物体的物理特征，包括外形、颜色、字符、条码等，其准确度和识别速度是衡量的重要指标。常见的应用场景是 OCR，读取零部件上的字母、数字、字符（例如条形码、二维码等）用于溯源。测量测量：把获取的图像像素信息标定成常用的度量衡单位，再精确计算出目标物体的几何尺寸，主要应用于高精度及复杂形态测量。定位定位：获取目标物体的位置信息（二维或是三维），进而辅助执行后续操作，常用于元件对位、辅助机器人完成装配、拾取等。检测检测：主要针对目标物体的表面状态，判断产品是否存在缺陷，通常用于零部件缺陷、污染物、功能性瑕疵检测等。机器视觉在工业领域应用广泛，其中检测功能难度最大、应用最广。

5、机器视觉在工业领域应用广泛，其中检测功能难度最大、应用最广。在实现难度方面，识别相对最简单，检测相对最难，尽管如此，检测仍然是机器视觉在工业领域的最主要应用，应用占比达 50%，识别、定位和测量功能分别占比 24%、16%和 10%。nXjWoYuWgY8Z9W8VvYfW8OaO9PoMoOpNoNfQnNpNlOqRoNaQqQzQvPqRoNxNtRrQ 3/29 2023 年年 2 月月 10 日日 行业行业|深度深度|研究报告研究报告 3、机器视觉相比人眼视觉的优势机器视觉相比人眼视觉的优势 机器视觉相较于人眼视觉有较多优势，如在观测精度方面，机器视觉具备更细致的观测能力，可观测至微

6、米级的目标；在观测速度方面，机器视觉快门速度可达 10 微秒左右，使其具有高速且稳定的分析处理图像的能力。除此之外，机器视觉系统在感光范围、对环境的要求、效果客观性及可靠性方面均强于人眼视觉，这也是机器视觉广泛应用的重要原因。4、发展趋势发展趋势 根据视觉产业联盟数据，2020 年我国机器视觉研发投入中 3D 解决方案、嵌入式视觉系统、AI 驱动的解决方案、高光谱成像技术方案占比分别为 20.1%、29.8%、25.1%、4%。2D 到到 3D 和嵌入式应用成和嵌入式应用成为机器视觉的重要方向。为机器视觉的重要方向。3D 视觉检测将逐步取代视觉检测将逐步取代 2D。使用 2D 机器视觉技术可以